建两个.py文件分别是是读取xlsx文件内容,一个是测试用例使用ddt驱动 获取xlsx文件内容 import xlrd class ParseExcel(object): def __init__(self,path,sheelName): self.wa = xlrd.open_workbook(path) self.sheet = self.wa.sheet_by_name(sheelName) self.max = self.sheet.nrows def getDatasFromShe

import unittestfrom time import sleep from ddt import ddt, datafrom pymysql import connectfrom selenium import webdriver def getMySQLTestData(): # 查询数据库的方法 db = connect(host="localhost", user="root", password="123456", db=&qu

首先, 引入xlrd模块: ExcelDDT.py: import unittestfrom time import sleep from ddt import ddt, datafrom selenium import webdriverfrom xlrd import open_workbook def getExcelTestData(): openExcelFile = open_workbook("./ExcelTestData.xlsx") # 打开Excel文件 getS

import csvimport unittestfrom time import sleep from ddt import ddt, data, unpackfrom selenium import webdriver def getCsvData(): # 读取CSV文件 value_rows = [] with open('./CsvTestData.csv', encoding='UTF-8') as f: f_csv = csv.reader(f) next(f_csv) for r

原文地址:Python中不尽如人意的断言Assertion Python Assert 为何不尽如人意 Python中的断言用起来非常简单,你可以在assert后面跟上任意判断条件,如果断言失败则会抛出异常. >>> assert 1 + 1 == 2 >>> assert isinstance('Hello', str) >>> assert isinstance('Hello', int) Traceback (most recent call l

Python中最连接Mysql常用的驱动是 mysql-python :mysql的C语言的驱动 mysql-connector:msql官方的驱动 pymysql:python语言的驱动 我这里安装的是 mysql-python 终端中执行 pip install mysql-python 运气好的的话,直接就成功了,我遇到了一下问题,最终找到了解决方案,原因及解决方案如下,供参考 问题1:mysql_config not found 终端打印出: Collecting mysql-pytho

from selenium import webdriver import ddt import time import unittest """ DDT(驱动.json文件) """ @ddt.ddt class TestLogin(unittest.TestCase): @classmethod def setUpClass(cls): cls.driver = webdriver.Chrome() cls.url = "http:

准备工作: pip install ddt 知识点: 一,数据驱动和代码驱动: 数据驱动的意思是  根据你提供的数据来测试的  比如 ATP框架 需要excel里面的测试用例 代码驱动是必须得写代码 它才能测试 比如说unittest 二,使用数据驱动框架的意义:- 代码复用率高.同一测试逻辑编写一次,可以被多条测试数据复用,提高了测试代码的复用率,同时可以提高测试脚本的编写效率.- 异常排查效率高.测试框架依据测试数据,每条数据生成一条测试用例,用例执行过程相互隔离,在其中一条失败的情况下,不

在开始之前,我们先来明确一下什么是数据驱动,在百度百科中数据驱动的解释是:数据驱动测试,即黑盒测试(Black-box Testing),又称为功能测试,是把测试对象看作一个黑盒子.利用黑盒测试法进行动态测试时,需要测试软件产品的功能,不需测试软件产品的内部结构和处理过程.数据驱动测试注重于测试软件的功能性需求,也即数据驱动测试使软件工程师派生出执行程序所有功能需求的输入条件.     这说的是什么?为什么我完全不懂!!!咱们来分析一下. 利用黑盒测试法进行动态测试时,需要测试软件产品的功能,不

一.DDT(数据驱动)简介 Data-Driven Tests(DDT)即数据驱动测试,可以实现不同数据运行同一个测试用例(通过数据的不同来驱动测试结果的不同). ddt本质其实就是装饰器,一组数据一个场景. ddt模块包含了一个类的装饰器ddt(@ddt)和三个方法的装饰器(@data.@unpack.@file_data),其中: @data:包含多个你想要传给测试用例的参数,可以为列表.元组.字典等: @file_data:会从json或yaml中加载数据: (注意,如果文件以”.yml”

所谓数据驱动测试,简单的理解为数据的改变从而驱动自动化测试的执行,最终引起测试结果的改变.通过使用数据驱动测试的方法,可以在需要验证多组数据测试场景中,使用外部数据源实现对输入输出与期望值的参数化,避免在测试中使用硬编码的数据.因此只需要创建一个测试脚本就可以处理上表的测试数据和条件的组合,使用数据驱动的模式,根据业务逻辑分解测试数据,并且定义变量,使用外部的excel里的数据使其参数化,从而避免使用源测试脚本中的固定数据,这种方式可以将测试脚本与测试数据分开,使得测试脚本在不同的数据集合下高度

对于测试来讲,不管是功能测试,自动化测试,还是单元测试.一般都会预设一个正确的预期结果,而在测试执行的过程中会得到一个实际的结果.测试的成功与否就是拿实际的结果与预期的结果进行比较.这个比的过程实际就是断言(assert). 在unittest单元测试框架中提供了丰富的断言方法,例如assertEqual().assertIn().assertTrue().assertIs()等,而pytest单元测试框架中并没提供特殊的断言方法,而是直接使用python的assert进行断言. 下面我们就来介

Python Assert 为何不尽如人意 Python中的断言用起来非常简单,你可以在assert后面跟上任意判断条件,如果断言失败则会抛出异常. >>> assert 1 + 1 == 2 >>> assert isinstance('Hello', str) >>> assert isinstance('Hello', int) Traceback (most recent call last): File "<input>

#!/usr/bin/env/python # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2018/12/15 15:27 # @Author : ChenAdong # @Email : aiswell@foxmail.com import unittest import ddt lst = [1, 2, 3] dic = {"userName": "chen"} tur = (1, 2, 3) s = {1, 2, 3} @ddt.ddt

什么是异常: 当程序遭遇某些非正常问题的时候就会抛出异常:比如int()只能处理能转化成int的对象,如果传入一个不能转化的对象就会报错并抛出异常 常用的异常有: ValueError :传入无效的错误的参数 TypeError:进行了对类型无效的操作 IndexError:序列中没有此索引 NameError:使用未定义的变量 更多更具体的异常可以参考Python官方文档,读读官方文档更健康 异常的处理: python使用try,except,finally,else来处理异常,它们各自意义如

1.在chrome浏览去中输入chrome://version  查看chrome 的安装位置 2.将chromedriver 驱动添加到可执行文件路径中 3.在Jenkins中 的系统设置中-环境变量-添加python环境 和windows 一样 4. 修改脚本添加驱动的绝对路径 5.再次构建Jenkins  结果ok 6.脚本执行无界面的解决方法 原因:Jenkins搭建完成后,默认运行自动化案例的节点都是master,master即启动jenkins的这台服务器,而在master上运行案例

下载ddt并安装 Pip install ddt 或者官网下载安装 http://ddt.readthedocs.io/en/latest/ https://github.com/txels/ddt DDT的使用 DDT包含类的装饰器ddt和两个方法装饰器data(直接输入测试数据),file_data(可以从json或者yaml中获取测试数据) 只有yaml和yml结尾的文件以yaml形式上传,其他情况下默认为json 通常情况下,data中的数据按照一个参数传递给测试用例,如果data中含有

自动化脚本最重要的是断言,正确设置断言以后才能帮助我们判断测试用例执行结果. 一.先说说unittest常用的断言吧 常用的就以下几个,网上一搜一大堆.python版本2.7以上都可以调用了. 断言语法 解释 assertEqual(a, b)  判断a==b assertNotEqual(a, b) 判断a!=b assertTrue(x) bool(x) is True assertFalse(x) bool(x) is False assertIs(a, b) a is b assertI

调试 第一种方法简单直接粗暴有效,就是用print把可能有问题的变量打印出来看看: >>> def foo(s): n= int(s) print '>>> n = %d' % n return 10 / n >>> def main(): foo('0') >>> main() >>> n = 0 Traceback (most recent call last): File "<pyshell#2

import time import unittest import ddt from selenium import webdriver TEST_URL = "http://www.baidu.com"TEST_DATA = ("python", "selenium", "unittest") """测试类前加修饰@ddt.ddtcase前加修饰@ddt.data() 相同的测试用例@ddt.